第4章图像增强第1讲
数字图像处理要点简述详述
第一.二章.采样，量化，数字图像的表示 基本的数字图像处理系统系统的层次结构I 应用程序 I 开发工具 操作系统 设备驱动程序I硬件I图像处理的主要任务： 图像获取与数字化 图像增强 图像恢复 图像重建 图像变换 图像编码与压缩 图像分割 特点：(1) 处理精度高。
(2) 重现性能好。
(3) 灵活性髙1•图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化2. 在数字图像领域，将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成3. 为便于数字存储和计算机处理可以通过数模转换(A/D)将连续图像变为数字图像。
4•数字化包括取样和量化两个过程：取样：对空间连续坐标(x,y)的离散化量化：幅值f(x,y)的离散化(使连续信号的幅度用有限级的数码表示的过程。
)5.数字化图像所需的主要硬件：♦采样孔、图像扫描机构、光传感器、量化器、输岀存储体6•取样和量化的结果是一个矩阵 7.其中矩阵中的每个元素代表一个邃塞8•存储一幅图像的数据量又空间分辨率和幅度分辨率决定 9•灵敏度、分辨率、信噪比是三大指标第三章，傅里叶变换，DCT变换，WHT•余弦型变换：•傅里叶变换(DFT)和余弦变换(DCT)O•方波型变换：•沃尔什•哈达玛变换(DWT)1•二维连续傅里叶正反变换:F(u,v)= I f f(x.y)eJ_oc J_ocf g y)= \f F(u, v)ej27r(nA+vv)dwdvJ —oo J —oo二维离散傅里叶变换：M — 1 N — I=乏疋 Fgg 宀SS)if=o v=O。
F(u, v)即为f (x, y)的频谱。
频谱的直流成分说明在频谱原点的傅里叶变换尸(0,0)等于图像的平均灰度级 卷积定理：/(x,y)*^(x, y)= ss /O, n)g(x 一 m, y~n)/?/=() n=02•二维离散余弦变换(DCT)一维离散余弦变换：EO)=%)岳gfg 芈严 其中 c®=怜 ""DCT 逆变换为F(u.v)=1~MN A =0 y=02 A r -1/(«)=咅 C(0) + \1三工 F (gsn(2n +1)« ~~2N3•—维沃尔什变换核g （W ）：1 X_JL£（乂申）=丄口（一 1）®（”）為一】一心）＜N i=o• 厂、Cn 7V--1 ^T-l码3》=卡吝 /G 〉耳(—1)635—一 3«JC> =牙中 O )n (—O务i二维：•正变换: 1 N —l. N —!■H —1护(“*) = —X X /X%」)口( — 1)4(5—373$一_W] N 宜 U • JO■逆变换二1 AT-l JV-l 片_]/（X.y ）=丄 £ 乞 疗（心巧 口弟-i -心）JN 為 v=o ~。
第四章3遥感图像处理图像增强
5.遥感图像多光谱变换(Ⅰ)——主成分分析(K—L变换)
② 就变换后的新波段主分量而言，K—L变换后的 新波段主分量包括的信息量不同，呈逐渐减少趋 势。其中，第一主分量集中了最大的信息量，常 常占80％以上，第二、第三主分量的信息量依次 快速递减，到第n分量信息几乎为0。由于K—L变 换对不相关的噪声没有影响，所以信息减少时， 便突出了噪声，最后的分量几乎全是噪声。所以 这种变换又可分离出噪声。
基于上述特点，在遥感数据处理时，常常用K— L变换作数据分析前的预处理（数据压缩和图像增
强）。举例P125
6.遥感图像多光谱变换(Ⅱ)——缨帽变换(K—T变换)
(1)K—T变换是Kauth—Thomas变换的简称，这种变换也是 一种线性组合变换，其变换公式为：Y=BX 这里X为变换前的多光谱空间的像元矢量，y为变换后的 新坐标空间的像元矢量，B为变换矩阵。这也是一种坐标 空间发生旋转的线性变换，但旋转后的坐标轴不是指向主 成分方向，而是指向了与地面景物有密切关系的方向。 1984年，Crist和Cicone提出TM数据在K—T变换时的B值： P126 在此，矩阵为6X6，主要针对TM的1至5和第7波段，低分 辨率的热红外(第6波段)波段不予考虑。
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
非线性变换
直方图均衡化(histogram equalization):把原图像的直方 图变换为灰度值频率固定的直方图，使变换后的亮度级 分布均匀，图像中等亮度区的对比度得到扩展，相应原 图像中两端亮度区的对比度相对压缩。
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
MN
r(i, j) (m, n)t(m, n) m1 n1
将计算结果放在窗口中心的像元位置，成为新像元的灰度 值。然后活动窗口向右移动一个像元，再做同样的运算。 P117说明
(完整word版)数字图像处理_胡学龙_许开宇_课后答案
胡学龙、许开宇编著《数字图像处理》思考题与习题参考答案第1 章概述1。
1 连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样，数字图像可以用二维矩阵表示.将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号,再由模拟/数字转化器(ADC）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值(可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
1。
2 采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。
（1)处理精度高。
（2）重现性能好.（3）灵活性高。
2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果.3．数字图像处理技术适用面宽。
4．数字图像处理技术综合性强。
1。
3 数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。
1.4 讨论数字图像处理系统的组成.列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答:如图1.8，数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的信息系统.图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、图像存储器、图像输出设备等组成。
软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
图1。
8 数字图像处理系统结构图11。
5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点?答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box)。
两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。
第四章 遥感图像处理—数字图像增强
同一景物不同波段图像之间的运算—识别地物
图像的差值运算有利于目标与背景反差较小 的信息提取。 如在红光波段，植被和水体难以区 分，在红外波段，植被和土壤难以区分，通过相 减,可以有效的区分出三种地物
2、比值运算 两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相除 (除数不为0)就是比值运算，即：
真彩色合成 假彩色合成
彩色合成的原理图
①真彩色合成
红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
真彩色合成 红光波段赋成红
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
②假彩色合成 假彩色合成 近红外波段赋成红 红光波段赋成绿 绿光波段赋成蓝
1 图像卷积运算
数字图像的局部
模板
z1 z2 z3
z4 z5 z6 z7 z8 z9
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9
1/9
1/9 1/9
1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
Replace with R
= w1z1 + w2z2 + ….. +w9z9
模板按像元依次向右移动，而后换行，直到整幅图 像全部处理完为止
对于亮点噪音，用中值滤波好
带有椒盐噪声的ikonos图像
中值滤波后的图像
均值平滑后的图像
3
图像锐化
（1）图像锐化的目的是突出图像中景物的边缘、线状目 标或某些亮度变化率大的部分。 （2）边缘或轮廓通常位于灰度突变或不连续的地方，具
有一阶微分最大值和二阶微分为0的特点;
锐化的方法很多，在此只介绍常用的几种：
四讲_微光像增强器
4.1.1 光电阴极
光电阴极光谱响应曲线
4.1.2 电子光学系统
像管中电子光学系统的任务有两个：加速光电子；使 光电子成像在像面上。 它具有与光学透镜相似的性质，能运用几何光学中类 似的方法进行物象处理。因此把能使电子流聚焦成像 的电子光学系统称为电子透镜。 电子透镜分为静电透镜和磁透镜两类。 静电透镜按是否聚焦可分为:聚焦型和非聚焦型。静 电电子光学系统，靠静电场来使光电子加速，聚焦成 像。 磁透镜即电磁复合系统，靠静电场的加速和磁场来完 成聚焦成像。
1．非聚焦型电子光学系统
C A
即近贴型
α
0
E
z
l
C—阴极 ,A—阳极；
C
A
电子落点高度的计算
α
俄罗斯
俄罗斯科工委 电子局 俄罗斯微光 产研联合体
俄科学院新西北利亚半导 体物理研究所（超三代、 四代基础研究 莫斯科电子器件研究所（ 超二代、三代微光器件工 程化研究）
新西北利亚艾 克兰公司一代 、二代生产
新西北利亚凯 道特公司 超二 代、三代生产
地球物理公司 三代微光器件 整机生产
彼得堡电子器 件公司倍增管 、微光管生产
（m)n
倍增次数 二次电子 倍增系数
工作时加三个电压，光电阴极~通道板输入端 通道板两端，通道板输出端~荧光屏
c. 第三代微光夜视 1979年美国ITT公司研制出第三代微光夜 视仪，是在二代薄片管的基础上，将多碱光 电阴极置换为GaAs负电子亲和势光电阴极。
微光像增强器系列
d. 超二代微光夜视 1989年，Jacques Dupuy等人研制成了超二 代像增强器]。超二代管是在二代管的基础上， 通过提高光阴极的灵敏度（灵敏度由300400μA/lm提高到600μA/lm以上），减小微通 道板噪声因数，提高输出信噪比（改进微通 道板的性能）和改善整管的MTF，使鉴别率 和输出信噪比提高到接近三代管的水平。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第二章：数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括：采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。
（采样间隔、采样孔径）2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。
二值图像是灰度级只有两级的。
（通常是0和1）存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：（bit）2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。
2.量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大。
量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓，质量变差，但数据量小。
2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。
2.4.2性质（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。
（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。
2.4.3应用（1）判断图像量化是否恰当（2）确定图像二值化的阈值（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。
（4）计算图像信息量（熵）2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式（1）单幅->单幅（2）多幅->单幅（3）多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）（2）迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。
（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。
第四章 图像增强
第四章 图像增强1. 图像增强的目的是什么？它包含哪些内容？图像增强的目的在于：1.采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；2.将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。
2. 直方图修正有哪两种方法？二者有何主要区别与联系？直方图修正方法通常有直方图均衡化及直方图规定化两类。
区别与联系：直方图均衡化是通过对原图像进行某种变换使原图像的灰度直方图修正为均匀的直方图的。
直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对直方图做出修正的增强方法。
在做直方图规定化时首先要将原始图像作均衡化处理。
直方图均衡化是直方图规定化的一个特例，而规定化是对均衡化的一种有效拓展。
3.在直方图修改技术中对变换函数的基本要求是什么？直方图均衡化处理采用何种变换空间域点运算 局部运算灰度变换直方图修正法局部统计法均衡化规定化图像平滑图像锐化频率域高通滤波低通滤波同态滤波增强彩色增强伪彩色增强彩色图像增强常规处理假彩色增强彩色平衡彩色变换增强代数运算图像增强函数？什么情况下采用直方图均衡法增强图像？T(r)为变换函数，应满足下列条件：（1）在0 ≤r ≤1内为单调递增函数；（2）在0≤r ≤1内，有0≤T(r)≤1。
s=T(r)=∫ p r (r)dr 原始图像灰度分布在较窄区间，引起图像细节不够清晰。
直方图均衡化减少图像灰度级，对比度扩大。
4. 何谓图像平滑？试述均值滤波的基本原理。
为抑制噪声、改善图像质量所进行的处理称为图像平滑或去噪。
均值滤波的基本原理：用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x ，y ），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x ，y ），作为处理后图像在该点上的灰度个g （x ，y ），即个g （x ，y ）=1/m ∑f （x ，y ） m 为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
5. 何谓中值滤波？有何特点？中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心像素的灰度值的滤波方法，是一种非线性的平滑法。
(完整版)天津理工大学《数字图像处理》数字图像处理复习题2
第一章引言一.填空题1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。
数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素2.像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。
二.简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
如傅利叶变换等。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。
②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
比如傅里叶变换、小波变换等。
第二章图像的基本概念一.填空题1. 量化可以分为均匀量化和非均匀量化两大类。
2. 采样频率是指一秒钟内的采样次数。
3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和离散图像两大类。
3.5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。
数字图像处理知识点与考点(经典)
第 1 章 导论（知识引导）
1. 图像、数字图像和数字图像处理： 答： “图”是物体投射或反射光的分布，是客观存在的。“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的 印象或认识。图像（image）是图和像的有机结合，即反映物体的客观存在，又体现人的心理因素；是 客观对象的一种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。 数字图像是指由被称作像素（pixel）的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小 块区域称为像素。 数字图像处理是指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种 预想目的的技术. 2. 数字图像处理一般包括图像处理、图像分析、图像理解三个层次。 图像处理是对图像本身进行加工，以改善其视觉效果或表现形式，为图像分析打下基础，图像处理 的输出仍是图像。 图像分析是目标图像进行检测和各种物理量的计算，以获取对图像的客观描述。 图像理解是在图像分析的基础上。理解图像所表现的内容，分析图像间的相互联系，得出对客观场 景的解释。 3. 数字图像处理主要包括哪些研究内容？ 答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、 重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。 4. 一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？试说明各模块的作用。 答： 一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像处理和分析、图像存储、图像通信、图像输出5 个模块组成，如下图所示。
说明：通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一灰度区间进行拉伸或压缩。 4.曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小的范围内，故采用线性变换拉伸图像。 5.直方图的均衡化（考）（习题第四章 6 题，如下示例）与规定化
第4章-图像增强PPT课件
将[2,7]转换到[0,9] g(i,j)=9/5*f(i,j)-18/5
09 060
02 999
00 292
27 074
79 005
0C=926.028975 0
线性动态范围调整效果
2021
25
二、非线性动态范围调整
• 提出非线性动态范围调整， 是因为线性动态范围调整 的分段线性影射不够光滑。
第4章
图像增强
问题的引入
• 看两个图例，分析画面效果不好的原因。
亮暗差别不是很大
2021
2
解决问题的思路
• 提高对比度，增加清晰度
2021
3
4.1 对比度
对比度的概念：
• 对比度：通俗地讲，就是亮暗的对 比程度。
• 对比度通常表现了图像画质的清晰
程度。
2021
4
对比度的计算
• 对比度的计算公式如下：
像处理的一种手段。
• 所谓灰度变换，就是通过一个灰度映射 函数：Gnew=F(Gold)，将原灰度直方图改 造成你所希望的直方图。所以，灰度变
换的关键就是灰度映射函数F。
2021
9
•图像灰度变换主要包括： 1.线性对比度展宽 2.动态范围调整 3.直方图均衡化处理 4.伪彩色技术 5.图像反色
2021
( 1 2 3 2 3 2 ) ( 3 2 6 2 5 2 2 2 ) ( 6 2 6 2 3 2 2 2 ) ( 6 2 1 2 6 2 )
( 3 2 2 2 ) ( 2 2 6 2 2 2 ) ( 6 2 2 2 2 2 ) ( 2 2 6 2 ) ] / 4 8
– 直方图均衡化（平滑化）是一种最常用的直方图修正， 它是把给定图像的直方图分布改造成均匀直方图分布。 直方图均衡化导致图像的对比度增加。
数字图像处理中的图像增强技术研究
数字图像处理中的图像增强技术研究第一章：绪论数字图像处理已经成为现代科技中最为重要的领域之一，在现实生活中，我们经常需要使用数字图像处理技术对各种类型的图像进行增强和改进，这也是数字图像处理技术的一个非常重要的应用领域。
其中，图像增强技术是数字图像处理技术中最常用和最基础的一种技术，它可以消除图像中的噪声和失真，使得图像更加清晰、鲜艳、合适和可读。
本文将重点研究数字图像处理中的图像增强技术，讨论了图像增强技术的研究背景、意义、方法和应用。
第二章：图像增强的意义和背景图像增强技术的意义非常重要，并且与现实生活密不可分。
在现实世界中，我们经常需要将成像设备（例如相机）捕获的图像进行增强处理，以使其更加清晰、明亮、有用和易于观看。
例如，在医学图像处理领域，我们需要使用图像增强技术来改进医学图像的质量和精度，以便更准确地诊断病情。
在安全监控领域，使用图像增强技术还可以改善监控设备的成像效果，并更清晰地显示目标。
图像增强技术的研究背景可以追溯到1950年代早期，当时的研究主要是基于人工处理方法。
随着计算机技术的发展，数字图像处理技术逐渐发展起来，包括了自动图像增强、局部对比度调整、亮度和色彩修正等方面的技术。
现代图像增强技术的研究日益深入，已经发展出了各种各样的方法和算法。
其中最常用的方法为直方图均衡化、灰度拉伸、多尺度分解、小波变换等。
第三章：图像增强技术的方法和技术常见的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸、多尺度分解和小波变换等。
以下将分别介绍各种方法。
1.直方图均衡技术直方图均衡化是图像增强技术中最简单、最常用的一种方法。
该方法利用图像中各个像素灰度级之间的分布来改变图像的对比度和亮度，使得图像更加均匀和易于观看。
其原理是将图像的灰度值重新分布，使得灰度值分布趋向于均匀。
2.灰度拉伸技术灰度拉伸技术主要是针对图像灰度级分布不平衡的问题，可以将像素的灰度级重新映射到更广的范围内，使图像的对比度和亮度得到大幅提升。
遥感导论第四章PPT
x,y为校正前的影像 坐标；
u,v为变换后对应的 坐标；
二次多项式间接法 纠正变换公式为：
衬底1
2、几何畸变校正
控制点的选取(P111)
数目的确定:最小数目；6倍于最小数目。 选择的原则
○ 易分辨、易定位的特征点：道路的交叉口，水库坝址，河流弯曲点等。 ○ 特征变化大的地区应多选些。 ○ 尽可能满幅均匀选取。
常用的 波段组合
红绿 蓝
特点
真彩色：可见光组成，符合人眼对自然物体的观 3 2 1 察习惯。对于水体和人工地物表现突出。
假彩色 ：城市地区，植被种类。 43 2
假彩色：增强对植被的识别 54 3
假彩色：增强对植被的识别，以及矿物、岩石类 7 4 3 别的区分。
第二节 数字图像的 校正
遥感数字图像处理：利用计 算机对遥感图像及其资料进 行的各种技术处理。
1、遥感影像变形的原因
遥感平台位置和运动状态变化的影响： 航高、航速、俯仰、翻滚、偏航。P104
地形起伏的影响：产生像点位移。 地球表面曲率的影响：一是像点位置的移
动；二是像元对应于地面宽度不等，距星 下点愈远畸变愈大，对应地面长度越长。 大气折射的影响：产生像点位移。 地球自转的影响：产生影像偏离。
俯仰：遥感平台的俯仰变化能引起影像上下方向的变化， 即星下点俯时后移，仰时前移，发生行间位置错动。
PART ONE
滚：遥感平台姿态翻滚是指以前进方 为轴旋转了一个角度。可导致星下点 扫描线方向偏移，使整个影像的行向 滚角引起偏离的方向错动。
偏航：指遥感平台在前进过程中，相对于 原前进航向偏转了一个小角度，从而引起 扫描行方向的变化，导致影像的倾斜畸变。
数字图像处理 第四章图像增强
Pr（rk） 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06
0.03
0.02
计算每个sk对应的像素数目 计算均衡化后的直方图
Tr
Sk并
sk
nsk Ps（sk）
0.19
1/7
0.44
3/7
S0=1/7 S1=3/7 S2=5/7
790 0.19 1023 0.25 850 0.21
0.65
✓ 校正后的原始图像 f (i, j) C g(i, j) gc(i, j)
9
灰度级校正注意问题：
对降质图像进行逐点灰度级校正所获得的图像， 其中某些像素的灰度级值有可能要超出记录器 件或显示器输入灰度级的动态范围，在输出时 还要采用其他方法来修正才能保证不失真地输 出。
降质图像在数字化时，各像素灰度级都被量化 在离散集合中的离散值上，但经校正后的图像 各像素灰度极值并不一定都在这些离散值上， 因此必须对校正后的图像进行量化。
），使得结果图像s的直方图Ps(s)为一个常数
Pr(r)
Ps(s)
直方图均衡化 T(r)
r
s
26
直方图均衡化理论基础
-1 由概率论可知，若Pr(r)和变换函数s=T(r)已知，r=T (s)是单 调增长函数，则变换后的概率密度函数Ps(s)可由Pr(r)得到：
分 布 函 数 Fs(s)sp（ s s） ds=rp（ r r） dr
✓ 计算均衡后的直方图
s k 计
T（ rk）
k
=
i 0
P（r
r
）
i
k i 0
ni n
s k并
round（ sk计 * (L L 1
1)）
j
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第4章 图像增强
(第一讲)
第4章图像增强第1讲
图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的 某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信 息的处理方法。其主要目的是使处理后的图像 对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。 因此，这类处理是为了某种应用目的而去改善 图像质量的。处理的结果使图像更适合于人的 视觉特性或机器的识别系统。
第4章图像增强第1讲
什么是灰度级的直方图呢？ 简单地说，灰度级的直方图就是反映一幅图像
中的灰度级与出现这种灰度的概率之间的关系的图 形。
第4章图像增强第1讲
设变量 r代表图像中像素灰度级。在图像中，
像素的灰度级可作归一化处理，这样， 的值r
将限定在下述范围之内
0r1
(4—4)
在灰度级中， r=0代表黑， r=1代表白。
得到的 g(x,y) 比 f (x, y) 在某些特性方面 更加鲜明、突出，因而更加易于识别、解译。
第4章图像增强第1讲
例如，可以强调图像中的低频分量使图像得到 平滑，也可以强调图像中的高频分量使图像的 边缘得到增强等等。以上就是频域处理法的基 本原理。
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空域法是直接对图像中的像素进行处理， 基本上是以灰度映射变换为基础的。所用的映 射变换取决于增强的目的。例如增加图像的对 比度，改善图像的灰度层次等处理均属空域法 处理。
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4.1用直方图修改技术进行图像增强 灰度级的直方图描述了一幅图像的概貌，用
修改直方图的方法增强图像是实用而有效的处 理方法之一。
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4.1.1 直方图 4.1.2 直方图修改技术的基础 4.1.3 直方图均衡化处理 4.1.4 直方图规定化处理 4.1.5 图像对比度处理
理后的图像是 g(x,y)，而 h(x, y) 是处理系
统的冲激响应，那么，处理过程可由下式表示
g (x ,y ) h (x ,y ) f(x ,y )（4—1）
其中＊代表卷积。
第4章图像增强第1讲
如果 G(u,v) ， H(u,v) ， F(u,v) 分别是 g (x,y),h (x,y),f(x,y)的傅立叶变换,那么,上面的卷
Pr(rk)
nk n
0rk 1
k 0,1, 2,,l 1
(4—5)
第4章图像增强第1讲
式中 n k 为图像中出现 r k 这种灰度的像
素数， n是图像中像素总数，而 n k 就是
n
概率论中所说的频数。在直角坐标系中作出 r k
与 Pr (rk ) 的关系图形，这个图形称为直方图。 如图4—2所示。
积关系可表示为变换域的乘积关系，即
G (u ,v ) H (u ,v )F (u ,v ) （4-2） 式中，H(u,v)为传递函数。
第4章图像增强第1讲
在增强问题中，f (x, y) 是给定的原始数据，经
傅立叶变换可得到 F(u,v)。选择合适的 H(u,v)，
使得由式 g (x ,y ) F 1 [H (u ,v )F (u ,v )]
第4章图像增强第1讲
而(b)图像的像素灰度值集中在亮区，因此， 图像(b)的特性将偏亮，一般在摄影中曝光太 弱将导致这种结果。当然，从两幅图像的灰度 分布来看图像的质量均不理想。
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为了有利于数字图像处理，必须引入离散形式。
在离散形式下，用 代r表k 离散灰度级，用
代表Pr (rk ) ，并p且r (r有) 下式成立
这样就可以针对一幅图像在这个坐标系中作一 曲线来。这条曲线在概率论中就是分布密度曲 线（见图4—1）。
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pr (r)
pr (r)
0
1
r
0
(a)
1r
(b)
图4—1 图像灰度分布概率密度函数
第4章图像增强第1讲
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从图像灰度级的分布可以看出一幅图像的灰 度分布特性。例如，从图4—1中的(a)和(b)两 个灰度密度分布函数中可以看出：(a)的大多 数像素灰度值取在较暗的区域，所以这幅图像 肯定较暗，一般在摄影过程中曝光过强就会造 成这种结果；
第4章图像增强第1讲
应该明确的是增强处理并不能增强原始图像的 信息，其结果只能增强对某种信息的辨别能力， 而这种处理有可能损失一些其他信息。 图像增强是数字图像处理的基本内容之一。
第4章图像增强第1讲
图像增强技术主要包括: 直方图修改处理 图像平滑化处理 图像尖锐化处理 彩色处理技术
第4章图像增强第1讲
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应该特别提及的是增强后的图像质量好坏主要靠 人的视觉来评定，而视觉评定是一种高度的主观 处理。因此，为了一种特定的用途而采用的一种 特定的处理方法，得到一幅特定的图像，对其质 量的评价方法和准则也是特定的，所以，很难对 各种处理定出一个通用的标准。由此可知，图像 增强没有通用理论。
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图 4—2 灰度级的直方图
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4.1.1 直方图 4.1.2 直方图修改技术的基础 4.1.3 直方图均衡化处理 4.1.4 直方图规定化处理 4.1.5 图像对比度处理
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4.1.2 直方图修改技术的基础
如上面所述，一幅给定的图像的灰度级分布
在实用中可以采用单一方法处理，也可以采用 几种方法联合处理，以便达到预期的增强效果。
第4章图像增强第1讲
图像增强技术基本上可分成两大类: ➢ 频域处理法 ➢ 空域处理法
第4章图像增强第1讲
频域处理法的基础是卷积定理。它采用修改图 像傅里叶变换的方法实现对图像的增强处理。 由卷积定理可知，如果原始图像是 f (x, y) ，处
在0≤ r ≤1范围内。可以对[0, 1]区间内的 任一个 r 值进行如下变换
sT(r)
(4—6)
也就是说，通过上述变换，每个原始图像的
像素灰度值 r 都对应产生一个 s 值。
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对于一幅给定的图像来说，每一个像素取 得[0，1]区间内的灰度级是随机的，也就是说
r是一个随机变量。假定对每一瞬间它们是 连续的随机变量，那么，就可以用概率密度函
数 pr (r) 来表示原始图像的灰度分布。
第4章图像 r ，用
纵轴代表灰度级的概率密度函数 pr (r) ，